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ZCLAW 工具调用问题分析

对比 DeerFlow 工具调用系统，排查 ZCLAW 工具调用问题。 分析日期：2026-04-24 更新日期：2026-04-24（P0+P0-stream_errored 已修复）

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一、发现的问题

P0: after_tool_call 中间件从未被调用 — ✅ 已修复 (2026-04-24)

文件: crates/zclaw-runtime/src/loop_runner.rs

在 run()（非流式，第 400-558 行）和 run_streaming（流式，第 893-1070 行）中，工具执行后直接 push Message::tool_result 到消息历史，没有调用 middleware_chain.run_after_tool_call()。

影响:

• ToolErrorMiddleware.after_tool_call 的错误计数和恢复消息逻辑不生效
• ToolOutputGuardMiddleware.after_tool_call 的敏感信息检测不生效
• 工具错误只能靠工具自身的错误返回传递，中间件层的防护形同虚设

DeerFlow 对比: ToolErrorHandlingMiddleware 通过 wrap_tool_call 钩子完整包裹每次工具执行。

P0: stream_errored 跳过所有工具执行 — ✅ 已修复 (2026-04-24)

文件: crates/zclaw-runtime/src/loop_runner.rs 第 872-876 行

流式模式中，当 LLM 流出现任何错误（网络超时、API 错误、驱动错误）时，stream_errored = true，然后 break 'outer 直接退出循环，跳过所有已解析的工具调用。

影响:

• ToolStart 事件已发送给前端（用户看到"执行中"按钮），但工具从未实际执行
• ToolEnd 事件永远不会发送 → 前端工具状态卡在"执行中"
• 已完整接收（ToolUseEnd）的工具调用也被丢弃

修复: 区分完整工具（收到 ToolUseEnd）和不完整工具（仅收到 ToolUseStart/Delta）。完整工具照常执行，不完整工具发送取消 ToolEnd 事件。

P1: 流式模式工具全串行

文件: loop_runner.rs 第 893-1070 行

非流式模式有 JoinSet + Semaphore(3) 并行执行 ReadOnly 工具，但流式模式用简单 for 循环串行执行所有工具。

影响: 多工具调用时延迟显著增加。

P2: OpenAI 驱动工具参数静默替换

文件: crates/zclaw-runtime/src/driver/openai.rs 第 222-228 行

let parsed_args = if args.is_empty() {
    serde_json::json!({})
} else {
    serde_json::from_str(args).unwrap_or_else(|e| {
        tracing::warn!("Failed to parse tool args '{}': {}", args, e);
        serde_json::json!({})
    })
};

JSON 解析失败时静默替换为 {}，结合 loop_runner.rs 的空参数处理（第 412-423 行），会注入 _fallback_query 替代实际参数。

P2: ToolOutputGuard 过于激进

文件: crates/zclaw-runtime/src/middleware/tool_output_guard.rs 第 109 行

使用 to_lowercase() 匹配敏感模式，合法内容中包含 "password"、"system:" 等字符串会被误拦。

P2: ToolErrorMiddleware 失败计数器是全局的

文件: crates/zclaw-runtime/src/middleware/tool_error.rs 第 27 行

consecutive_failures: AtomicU32 是结构体字段，所有 session 共享。高并发下 A session 失败 2 次 + B session 失败 1 次就会触发 AbortLoop（阈值 3）。

P3: Gateway 客户端 onTool 回调语义不一致

文件: desktop/src/lib/gateway-client.ts 第 698-707 行

tool_call 和 tool_result 两个 case 共用 onTool 回调，但参数约定不同，调用者必须通过 output 是否为空判断 start/end。

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二、根因分析

工具调用问题最常见的故障模式：

1. LLM 返回的 tool_call 参数格式错误 → OpenAI 驱动静默替换为 {} → 工具以空参数执行 → 结果不符合预期
2. 工具执行异常 → after_tool_call 中间件未调用 → 错误未格式化 → LLM 收到原始错误信息无法恢复
3. 流被中断后重连 → DanglingToolMiddleware 修复悬挂 → 但如果修复逻辑本身有 bug（如重复修补），会导致消息膨胀

三、修复建议

修复 1: 在 loop_runner 中调用 after_tool_call

优先级: P0 影响文件: loop_runner.rs

在非流式模式的工具执行循环中（约第 530 行），工具执行后调用：

let after_result = middleware_chain.run_after_tool_call(
    &name, &input_json, &output_str, &mut ctx
).await;

在流式模式的工具执行后（约第 1020 行），同样调用。

修复 2: 将 ToolErrorMiddleware 计数器改为 per-session

优先级: P2 影响文件: middleware/tool_error.rs

使用 HashMap<String, u32> 以 session_id 为 key 存储计数。

修复 3: ToolOutputGuard 改为精确匹配

优先级: P2 影响文件: middleware/tool_output_guard.rs

只在检测到独立的密钥值时触发（如 sk-[48字符]），而非单词级匹配。

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四、关键文件

文件	作用
crates/zclaw-runtime/src/loop_runner.rs	主循环，工具调度
crates/zclaw-runtime/src/tool.rs	ToolRegistry + Tool trait
crates/zclaw-runtime/src/middleware/tool_error.rs	工具错误处理
crates/zclaw-runtime/src/middleware/tool_output_guard.rs	输出安全检查
crates/zclaw-runtime/src/middleware/dangling_tool.rs	断裂工具修复
crates/zclaw-runtime/src/driver/openai.rs	OpenAI 兼容驱动
desktop/src/lib/gateway-client.ts	前端通信客户端
desktop/src/store/chat/streamStore.ts	前端流式处理